生成数组并计算每行每列最大值
时间: 2023-10-25 18:30:09 浏览: 57
好的,我可以帮助你解决这个问题。以下是生成数组并计算每行每列最大值的 Python 代码:
```python
import random
# 生成一个 5 行 4 列的随机数组
arr = [[random.randint(1, 100) for j in range(4)] for i in range(5)]
# 输出数组
print("原始数组:")
for row in arr:
print(row)
# 计算每行最大值
row_max = []
for row in arr:
row_max.append(max(row))
# 输出每行最大值
print("每行最大值:")
print(row_max)
# 计算每列最大值
col_max = []
for j in range(len(arr[0])):
col = [arr[i][j] for i in range(len(arr))]
col_max.append(max(col))
# 输出每列最大值
print("每列最大值:")
print(col_max)
```
代码解释:
首先,使用嵌套列表生成式生成一个 5 行 4 列的随机数组。
然后,遍历数组,计算每行的最大值,并将其存储在一个列表中。
接着,使用双重循环遍历数组,计算每列的最大值,并将其存储在另一个列表中。
最后,输出每行和每列的最大值。
希望这可以回答你的问题!
相关问题
计算数组中每行的平均值,计算数组中每列的最大值;返回数组中最小值的索引。
好的,我会根据您的要求回答您的问题。
对于第一个问题,可以使用以下代码计算数组每行的平均值:
```python
import numpy as np
# 生成一个2维数组
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 计算每行的平均值
row_mean = np.mean(array, axis=1)
print(row_mean) # 输出 [2. 5. 8.]
```
对于第二个问题,可以使用以下代码计算数组中每列的最大值:
```python
import numpy as np
# 生成一个2维数组
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 计算每列的最大值
column_max = np.max(array, axis=0)
print(column_max) # 输出 [7 8 9]
```
对于第三个问题,可以使用以下代码返回数组中最小值的索引:
```python
import numpy as np
# 生成一个1维数组
array = np.array([4, 2, 9, 3, 7])
# 返回数组中最小值的索引
min_index = np.argmin(array)
print(min_index) # 输出 1,因为array[1]为最小值2
```
希望能帮到您。
生产一个0到1随机均匀分布的2*3的数组,并计算它每行和每列的最大值、最大值对应下标;每行和每列的标准差和和
好的,以下是生成随机数组并计算统计信息的 Python 代码:
```python
import numpy as np
# 生成一个形状为 (2, 3) 的随机数组
arr = np.random.rand(2, 3)
# 输出数组
print("原始数组:")
print(arr)
# 计算每行最大值及对应下标
row_max = []
row_max_idx = []
for i in range(arr.shape[0]):
max_val = np.max(arr[i])
row_max.append(max_val)
max_idx = np.where(arr[i] == max_val)[0][0]
row_max_idx.append(max_idx)
# 输出每行最大值及对应下标
print("每行最大值及对应下标:")
for i in range(arr.shape[0]):
print("第 %d 行最大值为 %.4f,最大值下标为 %d" % (i, row_max[i], row_max_idx[i]))
# 计算每列最大值及对应下标
col_max = []
col_max_idx = []
for j in range(arr.shape[1]):
col = arr[:, j]
max_val = np.max(col)
col_max.append(max_val)
max_idx = np.where(col == max_val)[0][0]
col_max_idx.append(max_idx)
# 输出每列最大值及对应下标
print("每列最大值及对应下标:")
for j in range(arr.shape[1]):
print("第 %d 列最大值为 %.4f,最大值下标为 %d" % (j, col_max[j], col_max_idx[j]))
# 计算每行标准差和和
row_sum_std = []
for i in range(arr.shape[0]):
std = np.std(arr[i])
row_sum_std.append(std)
# 输出每行标准差和和
print("每行标准差和和:")
print(np.sum(row_sum_std))
# 计算每列标准差和和
col_sum_std = []
for j in range(arr.shape[1]):
col = arr[:, j]
std = np.std(col)
col_sum_std.append(std)
# 输出每列标准差和和
print("每列标准差和和:")
print(np.sum(col_sum_std))
```
代码解释:
首先,使用 `numpy.random.rand` 函数生成一个形状为 (2, 3) 的随机数组。
然后,计算每行最大值及对应下标。使用 `numpy.where` 函数可以找到数组中某个值的下标。这里我们只需要取第一个符合条件的下标即可。
接着,计算每列最大值及对应下标。使用 `[:, j]` 可以取出数组的第 j 列。
然后,计算每行标准差和和。使用 `numpy.std` 函数可以计算数组的标准差。然后将每行的标准差和加起来即可。
最后,计算每列标准差和和。与计算每行标准差和和类似。
希望这可以回答你的问题!
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)